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基于储层时空地质建模的方法研究

发布时间:2017-05-25 16:29

  本文关键词:基于储层时空地质建模的方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:储层是石油和天然气等重要资源聚集的场所,同时也油气资源探测和开采的对象区域。随着我国油气资源勘探工作的发展,对储层的地质结构认识提出了更高的要求。一些现有的方法已经不能够有效地帮助地质工作者及时了解储层的油气资源的变化,从而难以制定出开采方案。由此,本文将储层三维地质建模算法与基于四维地震的多参数校正算法及流体建模算法结合,组成储层时空地质建模的方法,以帮助提高油气资源的采收率,为国民经济发展做贡献。本文首先介绍了用于描述储层地质结构的DEM数据,讨论了三角网的构网方法,对于传统的地质建模方法做了一些改进,从而提出适合于储层地质情况的三维建模方法。失真较低的情况下,绘制的储层地质三维模型能够满足实时显示的要求。由于储层地质数据量往往非常庞大,仅仅依靠CPU绘制储层的地质模型,渲染速度极其缓慢。为了提高建模速度,本文引入了采用了基于CUDA构架的GPU。相比于CPU, GPU构架决定了适合处理大批量的问题,它的图形渲染能力更强,而功耗和成本相对较低。利用GPU的并行计算能力,使得储层地质建模的速度大幅度提升。在监督和测量油气资源作业工区的过程中,多次观测的时移地震数据产生了一些差异。为了去除这类差异,获取比较精确的油气资源信息,本文采用基于四维地震数据的多参数校正算法。对地震信号的波形、时间、相位和振幅等多个参数进行校正和处理,去除四维地震数据采集过程中产生的差异,帮助人们了解油气资源变化的变化情况,推测储层中剩余的油气资源的储量。针对时变地震数据通常包含的时间步多的现象,而本文所采用四维地震的流体属性建模算法,通过流体属性的提取和跟踪绘制很好的解决了这一问题。它可以将感兴趣的流体属性从数据中隔离出来,使数据规模减小为原来的十分之一或更少,再进行绘制,从而提高了对时变地震数据进行实时绘制的速度。
【关键词】:实时显示 GPU并行 多参数校正 属性提取 跟踪绘制
【学位授予单位】:长江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TE319
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-19
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外发展现状10-17
  • 1.2.1 建模方法的研究动态11-12
  • 1.2.2 时移地震的研究动态12-13
  • 1.2.3 时变体数据建模的研究动态13-16
  • 1.2.4 本小组的研究动态16-17
  • 1.3 储层时空地质建模关键技术难点17
  • 1.4 论文研究内容及工作安排17-19
  • 第2章 储层地质三维模型的构建的方法19-36
  • 2.1 数字高程模型的概述19-20
  • 2.2 DEM的表达形式20-21
  • 2.3 不规则三角网21-22
  • 2.4 TIN的生成方法22-23
  • 2.4.1 人工方法22
  • 2.4.2 程序自动建立方法22-23
  • 2.5 储层地质三维模型的建模算法23-28
  • 2.6 实验结果分析28-35
  • 2.7 本章小结35-36
  • 第3章 GPU并行加速储层地质模型的方法36-46
  • 3.1 GPU的发展史36-37
  • 3.2 GPU并行计算37-40
  • 3.3 GPU加速建模40-43
  • 3.4 实验结果分析43-45
  • 3.5 本章小结45-46
  • 第4章 基于四维地震的多参数校正算法46-59
  • 4.1 多参数校正算法46-47
  • 4.2 相关计算47-49
  • 4.2.1 信号的空间互相关47-48
  • 4.2.2 信号的时间自相关48-49
  • 4.3 时间与相位偏移49-50
  • 4.3.1 时间偏移49-50
  • 4.3.2 相位偏移50
  • 4.4 整形滤波50-51
  • 4.5 振幅归一化51-53
  • 4.6 静校正时移53
  • 4.7 时间变移53
  • 4.8 实验结果分析53-58
  • 4.9 本章小结58-59
  • 第5章 基于四维地震的流体属性建模算法59-66
  • 5.1 圈定感兴趣区域60
  • 5.2 流体属性提取60-61
  • 5.3 流体属性跟踪61-62
  • 5.4 流体属性量化分析62-63
  • 5.5 流体建模63-65
  • 5.6 本章小结65-66
  • 第6章 总结与展望66-68
  • 6.1 全文总结66-67
  • 6.2 展望67-68
  • 致谢68-69
  • 参考文献69-72
  • 个人简介72-73

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本文编号:394342

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